B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T TP. H CHÍ MINH LI THANH XUÂN

CỄCăYUăTăNHăHNGăNăụăNH
MUAăSMăQUAăMNGăXẩăHIăFACEBOOK
TIăTP.ăHăCHệăMINH

LUNăVNăTHCăSăKINHăT
Tp. H Chí Minh ậ Tháng 02 nm 2015 B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T TP. H CHÍ MINH LI THANH XUÂN



Li Thanh Xuơn

MCăLC

TRANG PH BỊA
LI CAM OAN
MC LC
DANH MC CÁC Kụ HIU
DANH MC CÁC BNG
DANH MC CÁC HỊNH V,  TH
CHNG 1: TNG QUAN 1
1.1 Lý do chn đ tƠi 1
1.2 Mc tiêu nghiên cu 3
1.3 i tng vƠ phm vi nghiên cu 3
1.4 Phng pháp nghiên cu 4
1.5 ụ ngha thc tin ca đ tƠi 4
1.6 Ni dung lun vn 5
CHNG 2: C S Lụ THUYT 6
2.1 Tng quan v Facebook 6
2.1.1 Mng xã hi và thng mi xã hi 6
2.1.2 Gii thiu v Facebook 7
2.2 ụ đnh mua sm ca khách hƠng 8
2.3 Các mô hình lý thuyt liên quan 10
2.3.1 Thuyt hành vi d đnh (TPB) 11
2.3.2 Mô hình chp nhn công ngh (TAM) 13
2.4 Các nghiên cu liên quan 18

4.1 c đim ca mu kho sát 38
4.2 Phơn tích đ tin cy Cronbach alpha 39
4.3 Phơn tích nhơn t khám phá EFA 41
4.4 Dò tìm s vi phm các gii đnh cn thit trong hi quy tuyn tính 44
4.4.1 Gi đnh liên h tuyn tính gia các bin đc lp và bin ph thuc 45
4.4.2 Gi đnh v phân phi chun ca phn d 45
4.4.3 Gi đnh v tính đc lp ca phn d 46
4.4.4 Gi đnh không có mi tng quan gia các bin đc lp 46
4.5 Phơn tích hi quy 48

4.6 Kim đnh các gi thuyt 50
4.7 Phân tích nh hng ca các bin đnh tính đn ý đnh mua sm qua mng
xã hi Facebook 53
4.7.1 Phân tích s khác bit theo đ tui 53
4.7.2 Phân tích s khác bit theo gii tính 54
4.7.3 Phân tích s khác bit theo trình đ hc vn 55
4.7.4 Phân tích s khác bit theo thu nhp 56
CHNG 5: KT LUN VÀ KIN NGH 58
5.1 Tóm tt kt qu Error! Bookmark not defined.
5.2 Tho lun kt qu vƠ đ xut 59
5.3 Hn ch ca nghiên cu vƠ hng nghiên cu tip theo 62
TÀI LIU THAM KHO
PH LC



Bng 3.5: Thang đo su tin cy (TRU) 31
Bng 3.6: Thang đo ý đnh mua hƠng (PI) 32
Bng 3.8: Kt qu phơn tích EFA (cho tng khái nim) 35
Bng 4.1: Kt qu Cronbach’s Alpha các thang đo 40
Bng 4.2: Kim đnh KMO and Bartlett 42
Bng 4.3: Kt qu phân tích EFA 43
Bng 4.4: Kim đnh KMO and Bartlett 43

Bng 4.5: Kt qu EFA cho bin ph thuc 44
Bng 4.6: Ma trn tng quan Pearson 47
Bng 4.7: ánh giá s phù hp ca mô hình 48
Bng 4.8: Phơn tích phng sai ANOVA 49
Bng 4.9: Bng trng s hi quy 50
Bng 4.10: Kim đnh phng sai theo đ tui 53
Bng 4.11: Kim đnh ANOVA ậ  tui 53
Bng 4.12: Thng kê theo gii tính 54
Bng 4.13: Kim đnh T-test theo gii tính 54
Bng 4.14: Kim đnh phng sai theo trình đ hc vn 55
Bng 4.16: Kim đnh phng sai theo thu nhp 56
Bng 4.17: Kim đnh ANOVA ậ Thu nhp 56

DANHăMCăCỄCăHỊNHăV,ăăTH Hình 2.1: Thuyt hƠnh đng hp lý (TRA) 12
Hình 2.2: Thuyt hƠnh vi d đnh (TPB) 12

cu Socialbakers (2013) cng ch ra xu hng phát trin trên Facebook  Vit
Nam. Vì lý do đó Facebook tr thƠnh mt ni phù hp cho nhng nhƠ bán l, h
có th m nhng ca hƠng trc tuyn đ kinh doanh có hiu qu.
Khi to nhng ca hƠng trên Facebook các nhƠ bán l hoƠn toƠn không cn
lo lng v vic ca hƠng ca h s b quá ti khi có quá nhiu ngi cùng truy
cp hoc li ca nhng nhƠ cung cp dch v. Tuy nhiên Facebook không h tr
2

to mt ca hƠng trc tuyn trc tip, mƠ phi thông qua ng dng hoc tng
tác vi Facebook iframe đ có th to ra mt website bên trong mt website
khác. Ngha lƠ bn có th xơy dng mt website ca bn vƠ sau đó thông qua
mt ng dng đ liên kt vi Facebook. Theo Schiffman, Kamk vƠ Hansen
(2008), có rt nhiu ngi nh hng đn khách hƠng nh nhng thƠnh viên
trong gia đình, bn bè, đng nghip vƠ nhng nhóm hoc nhng ngi mƠ khách
hƠng mun so sánh mình vi h. Nhng thƠnh viên ca Facebook có th to tiu
s cá nhơn vƠ chia s thông tin vi nhng ngi khác trong mt nhóm, nhóm
nƠy có th không bao gi gp mt  ngoƠi th gii thc tuy nhiên h có th nh
hng đn ý đnh mua sm (Evans, Jamal vƠ Foxall, 2009)
Mng xƣ hi trc tuyn nƠy lƠ ni tuyt vi cho khách hƠng ly thông tin vƠ
cho li khuyên.  gim ri ro khi mua mt sn phm mi nhiu khách hƠng có
xu hng tìm kim vƠ tham kho ý kin nhng ngi đƣ tng s dng sn phm
trc khi có ý đnh mua. Vic s dng nhng trang mng xƣ hi trong bán hƠng
trc tuyn có th cung cp cho nhng nhƠ tip th vƠ nhƠ bán l nhng c hi li
nhun mi khi cung cp cho khách hƠng không ch v thông tin sn phm, tính
kinh t mƠ còn v nhng li ích khi chia s (Hennig Thurau et al., 2004).
Ngi Vit Nam vn có thói quen tin tng khi h có th cm nm vƠ xem
hƠng hóa trc tip. ụ đnh mua hƠng thng b nh hng bi nhng ngi mƠ
khách hàng bit vƠ tin tng. Tuy nhiên k t khi Internet phát trin mnh vƠ
thi gian ngƠy cƠng có giá tr thì vic kinh doanh trên mng đi vi nn kinh t
đang phát trin nh Vit Nam cn phát trin thêm nhiu tin ích mua sm cho

hàng.
1.3 iătngăvƠăphmăviănghiênăcu
i tng nghiên cu: ngi tiêu dùng s dng Facebook vƠ có ý đnh mua
sm qua mng xƣ hi nƠy.
Phm vi nghiên cu: nghiên cu đc thc hin  Tp. H Chí Minh
4

1.4 Phngăphápănghiênăcu
Nghiên cu đc thc hin qua hai bc: nghiên cu s b vƠ nghiên cu
chính thc, đ kim đnh mô hình lý thuyt vƠ thang đo.
Nghiênăcuăsăb đc thc hin bng phng pháp nghiên cu đnh tính
vƠ nghiên cu đnh lng. Nghiên cu đnh tính vi k thut tho lun tay đôi.
Nghiên cu nƠy dùng đ khám phá điu chnh vƠ b sung thang đo vƠ mô hình
lý thuyt v phn hi ca ngi mua hƠng trc tuyn vi dch v tích hp mng
xƣ hi. Nghiên cu đnh tính phng vn sơu (phng vn nhng nhƠ bán l có
website tích hp vi Facebook) nhm kim đnh ni dung vƠ ý ngha ca các t
vƠ thut ng trong thang đo có phù hp vƠ d hiu không, công c kho sát có
thơn thin không, d dƠng thc hin kho sát không. Ni dung phng vn đc
ghi chép li đ lƠm tƠi liu điu chnh, b sung các yu t các bin. Sau đó,
nghiên cu đnh lung đc thc hin vi mu kho sát lƠ 70 ngi, nhng
ngi đc tác gi đánh giá lƠ thng xuyên mua sm qua Facebook. Phn mm
SPSS 18 đc s dng đ đánh giá s b thang đo vƠ phơn tích nhơn t khám
phá EFA cho tng khái nim.
Nghiênăcuăchínhăthc đc thc hin bng phng pháp đnh lng, vi
k thut thu thp thông tin trc tip bng bng cơu hi chi tit, tin hƠnh ti
TP.HCM.
1.5 ụănghaăthcătinăcaăđătƠi
u tiên, nghiên cu giúp cho các nhƠ bán l trc tuyn hiu bit hn v các
yu t nh hng chính đn ý đnh mua sm qua mng xƣ hi ca khách hƠng.
Th hai, nghiên cu còn lƠ c s khoa hc đ các nhƠ bán l qua mng xƣ

website vƠ din đƠn truyn thng.
Mng xƣ hi trc tuyn thay đi cách chúng ta ngh v tip th, các công ty
vƠ ngi tiêu dùng có s tng tác trc tip vƠ có mi quan h vi nhau
(Solomon et al., 2010). NgƠy nay, cách thc tng tác gia các công ty vƠ ngi
tiêu dùng đƣ đc thay đi vƠ quyn lc chuyn công ty đn ngi tiêu dùng do
mng xƣ hi trc tuyn (Hagel vƠ Armstrong, 1997). Trên các trang mng xƣ
hi, ngi tiêu dùng đc trao quyn đ lc, la chn, vƠ trao đi thông tin vi
nhau hoc vi các công ty. Theo nghiên cu nƠy, ngi tiêu dùng không ch đn
gin lƠ mt ngi nhn thông tin mƠ còn đng thi lƠ mt ngi sáng to ni
dung. Mng xƣ hi trc tuyn đóng vai trò ln trong giao tip, tng tác vi
cuc sng con ngi vƠ nh hng nhiu cách khác nhau đn hƠnh vi vƠ thông
tin liên lc ca xƣ hi (Cheung và Lee, 2011).
Hin nay th gii có hƠng trm mng mng xƣ hi khác nhau, vi MySpace
vƠ Facebook ni ting nht trong th trng Bc M vƠ Tơy Âu; Orkut vƠ Hi5
ti Nam M; Friendster ti Chơu Á vƠ các đo quc Thái Bình Dng. Mng xƣ
7

hi khác gt hái đc thƠnh công đáng k theo vùng min nh Bebo ti Anh
Quc, CyWorld ti HƠn Quc, Mixi ti Nht Bn vƠ ti Vit Nam xut hin rt
nhiu các mng xƣ hi nh: Google +, Facebook, Linkedin, Zing Me, YuMe,
Tamtay …
Thng mi xƣ hi là hot đng thng mi mƠ ngi dùng tng tác vi
mt dch v mng xƣ hi (SNS). Mt s nhƠ nghiên cu đƣ phơn bit s khác
nhau gia thng mi xƣ hi vƠ mua sm xƣ hi. Stephen vƠ Toubia (2010) kt
lun rng mua sm xƣ hi kt ni khách hƠng, trong khi thng mi xƣ hi kt
ni ngi bán. H nói rng thng mi xƣ hi lƠ "mt xu hng đang ni lên,
trong đó ngi bán hƠng đc kt ni trong các mng xƣ hi trc tuyn vƠ ngi
bán là các cá nhân thay vì các công ty". Trong nghiên cu này, ngi bán hƠng
thng mi xƣ hi lƠ nhng cá nhơn, ch không phi các tp đoƠn cng không
phi công ty. Các trang web thng mi trc tuyn s dng các mng xƣ hi đ

cp ngun thông tin đáng tin cy hn thông tin trc tip t nhng công ty đó, do
đó khách hƠng thích vic tng tác vƠ giao tip vi nhau vƠ thích nhn nhng
li khuyên c tích cc vƠ tiêu cc v nhng sn phm dch v khác nhau trên
mng xƣ hi trc tuyn.
Ngày nay, mt s lng ln các nhƠ bán l trc tuyn đu thit lp mt
website bán hƠng trc tuyn hoc thông qua mt bên th ba đ gia tng doanh
thu. Chúng ta có th d dƠng bt gp rt nhiu nhƠ bán l bt đu kt ni website
ca h vi mng xƣ hi nh Facebook.
2.2 ụăđnhămuaăsmăcaăkháchăhƠng
ụ đnh mua có th đc dùng đ d đoán hƠnh vi mua trên thc t
(Morrison, 1979). Theo Ajzen (1991) thì ý đnh tiêu dùng lƠ tng th nhng
nim tin vƠ s thúc đy, cái mƠ nh hng trc tip đn hƠnh vi tiêu dùng.
Chúng cho chúng ta bit mt ngi nƠo đó có sn sƠng th hay n lc thc hin
mt hƠnh vi mua sm vƠ s dng mt sn phm nƠo đó nhm tha mƣn nhu cu
ca h.
9

ụ đnh mua hƠng có th đc đo bng mong đi mua sm vƠ s xem xét ca
ngi tiêu dùng v sn phm (hoc dch v) đó (Laroche, Kim and Zhou, 1996).
Theo Pavlou (2003), khi mt khách hƠng d đnh s dùng các giao dch trc
tuyn đ mua sm, đó đuc gi lƠ ý đnh mua hƠng trc tuyn. C th, trong quá
trình h tìm kim, trao đi thông tin vƠ mua hƠng đc thc hin qua mng
internet, đó đuc coi lƠ giao dch qua mng (Pavlou, 2003). Trong nghiên cu
nƠy ý đnh mua hàng đc đnh ngha lƠ ý đnh ca khách hƠng mua sn phm
qua mng xƣ hi trong tng lai.
nhăhngăcaămngăxƣăhiătrcătuynăđnăỦăđnhămuaăcaăkháchăhƠng
nh hng xƣ hi có th nh hng đn quyt đnh mua hƠng ca ngi tiêu
dùng. Cá nhơn rt d b nh hng xƣ hi vì con ngi xem nhn thc vƠ phán
đoán ca ngi khác nh lƠ ngun tham kho (Deutsch & Gerard, 1955).
Bearden, Netemeyer, và Teel (1989) cho bit nh hng xƣ hi xut phát t xu

tham gia fanpage ca các công ty, nhƣn hƠng trên Facebook. Do đó mng xƣ hi
đƣ thúc đy s trung thƠnh, s ng h vƠ c doanh s cho các công ty.
NgoƠi ra, nghiên cu trên còn cho thy mt s kt qu nh sau: có 57%
ngi dùng Vit Nam đc bình lun trc tuyn ca ngi dùng khác v sn
phm đin t trc khi mua; 40% đc bình lun v sn phm may mc; 42%
không ch xem thông tin ca ngi khác mƠ còn tích cc đng ti bƠi bình lun;
29% đng ti bƠi bình lun, phim nh bình lun v sn phm; 63% có xu hng
tin vƠo ý kin ca ngi tiêu dùng đng ti trc tuyn hn lƠ thc t.
Theo công ty nghiên cu ngƠy cƠng nhiu ngi Vit Nam dùng Internet nh
mt phng pháp đ mua sm. Xu hng nƠy lƠ điu không th tránh đc khi
Internet lan rng c đt nc vƠ s lng ngi kt ni vi nhng thit b
Internet ngƠy cƠng tng.
2.3 CácămôăhìnhălỦăthuytăliênăquan
Trong na cui th k 20, nhiu lý thuyt đƣ đc hình thƠnh vƠ đc kim
nghim nhm nghiên cu s chp thun công ngh ca ngi s dng. Fishbein
và Ajzen (1975) đƣ đ xut Thuyt HƠnh đng hp lý (TRA), Ajzen (1985) đ
11

xut Thuyt hƠnh vi d đnh (TPB) vƠ Davis (1989) đ xut mô hình chp nhn
công ngh (TAM). Facebook lƠ sn phm ca s phát trin công ngh thông tin.
Trên c s đi tng nghiên cu lƠ ý đnh mua sm qua Facebook, đ tƠi trình
bƠy 2 hc thuyt rt quan trng đi vi ý đnh vƠ hƠnh vi ca mi cá nhơn vƠ đƣ
đc kim chng thc nghim trong rt nhiu nghiên cu lƠ thuyt hƠnh vi d
đnh TPB vƠ mô hình chp nhn công ngh TAM.
2.3.1 Thuyt hành vi d đnh (TPB)
Thuyt hƠnh vi d đnh (Ajzen, 1991) lƠ s phát trin vƠ ci tin ca Thuyt
hƠnh đng hp lý. Thuyt hƠnh đng hp lý TRA (Theory of Reasoned Action)
đc Ajzen vƠ Fishbein xơy dng t nm 1975 vƠ đc xem lƠ hc thuyt tiên
phong trong lnh vc nghiên cu tơm lý xƣ hi (Hartwick và Warshaw, 1988).
Mô hình TRA cho thy hƠnh vi đc quyt đnh bi ý đnh thc hin hƠnh vi đó.

Hình 2.1: Thuyt hành đng hp lý (TRA)
Ngun: Davis, Bagozzi và Warshaw (1989), trích trong Chutter M.Y. (2009) Hình 2.2: Thuyt hành vi d đnh (TPB)
Ngun: Ajzen (1991)
Shyh Hwang Lee và Hoang Thi Bich Ngoc (2010) đƣ kim tra ca mt mô
hình tích hp m rng lý thuyt ca hƠnh vi d đnh (TPB) vi mt yu t b
sung ậ s tin cy - bng cách điu tra ý đnh hƠnh vi sinh viên đi hc Vit Nam
khi mua sm trc tuyn.
Nim tin đi vi nhng thuc
tính ca sn phm
o lng nim tin đi vi
nhng thuc tính ca sn phm
Nim tin v nhng ngi nh
hng s ngh rng tôi nên thc
hin hay không thc hin hƠnh
S thúc đy lƠm theo ý mun
ca nhng ngi nh hng
Thái đ
Chun ch
quan
ụ đnh
Thái đ

Ngun: Davis (1985), trích trong Chutter M.Y. (2009)
Trong đó, nhn thc s hu ích (PU) lƠ cp đ mƠ cá nhơn tin rng s dng
mt h thng đc thù s nơng cao kt qu thc hin ca h (Davis vƠ cng s,
1985, trích trong Chutter M.Y., 2009). Nhn thc tính d s dng (PEU) lƠ cp
Nhn thc s hu ích
Nhn thc tính d
s dng
Thái đ hng
ti s dng
ụ đnh
s dng
14

đ mƠ mt ngi tin rng s dng mt h thng đc thù s không cn n lc
(Davis vƠ cng s, 1985, trích trong Chutter M.Y., 2009).
Da trên các nghiên cu thc nghim sau khi mô hình TAM đu tin đc
công b, yu t Thái đ đƣ đuc b ra khi mô hình TAM nguyên thu (Davis,
1985, trích trong Chutter M.Y., 2009) vì nó không lƠm trung gian đy đ cho s
tác đng ca nhn thc s hu ích lên ý đnh hƠnh vi, yu t nhn thc s hu
ích nh hng ít đn thái đ nhng nh hng mnh m lên ý đnh s dng
(Venkatesh, 2000). iu nƠy đc gii thích lƠ có ngun gc t nhng ngi có
ý đnh s dng mt công ngh bi vì nó lƠ hu ích ngay c khi h không có mt
thái đ tích cc trong vic s dng (Venkatesh, 2000).
Hn na trong nghiên cu v ý đnh s dng h thng mi, Davis, Bagozzi
vƠ Warshaw (1989) đƣ chng minh rng PU vƠ PEU có nh hng trc tip đn
ý đnh s dng. Trên c s đó nghiên cu ch xem xét tác đng trc tip ca
nhn thc s hu ích (PU) vƠ nhn thc tính d s dng (PEU) lên ý đnh hƠnh
vi.
Gefen vƠ Straub (2003) trong nghiên cu hƠnh vi mua sách vƠ CD trc tuyn
ca sinh viên mt trng đi hc ti M đƣ ch ra PU vƠ PEU có tác đng tích

đn ý đnh s dng.
Leng et al. (2011) nghiên cu nhng yu t nh hng đn ý đnh s dng
mng xƣ hi thông qua mô hình TAM, TPB vƠ đng lc ni ti ti Malaysia. D
liu thu thp gm 283 sinh viên đi hc đ kim tra s phù hp ca mô hình vƠ
gi thuyt tng ng. Kt qu nghiên cu cho bit nhn thc s hu ích và nhn
thc s yêu thích tác đng gián tip đn ý đnh hƠnh vi thông qua yu t thái đ
vƠ nhn thc s hu ích, thái đ, nhn thc kim soát hƠnh vi tác đng tích cc
đn ý đnh s dng mng xƣ hi. Tuy nhiên chun ch quan thì không nh
hng đn ý đnh s dng.
Laohapensang (2009) điu tra các yu t nh hng đn mua sm trc tuyn
đc thc hin bng cách s dng lý thuyt hƠnh vi hoch đnh (TPB) nh lƠ c
s lý thuyt. Nghiên cu điu tra 263 ngi ti 4 trng đi hc ti Thái Lan.
16

Kt qu cho thy phơn tích hi quy lƠ phù hp vi d liu mu, các gi đnh đu
tha. R2 hiu chnh ca mô hình bng 38.4%. Mc đ tác đng ca các bin đc
lp nh sau : « thái đ » (beta = 0.065), « chun ch quan » (beta = 0.39), « nhn
thc kim soát hƠnh vi » (beta = 0.424). Nh vy, yu t thái đ nh hng rt ít
đn ý đnh mua sm qua mng, trong khi đó chun ch quan vƠ nhn thc kim
soát hƠnh vi có tác đng mnh hn vi đ tin cy 95%.
Rauniar et al. (2013) nghiên cu các yu t nh hng đn ý đnh s dng
mng xƣ hi Facebook ti M. Các yu t bao gm nhn thc tính d s dng,
s lng bn bè/ngi thơn s dng mng xƣ hi, kh nng tích hp website ca
mng xƣ hi, nhn thc s yêu thích vƠ nhn thc s hu ích. Nghiên cu kho
sát 398 ngi s dng Facebook. Kt qu nghiên cu cho thy các yu t nƠy
đu tác đng đn ý đnh s dng Facebook.
Lee & Ngoc (2010) nghiên cu mi quan h gia thái đ, chun ch quan,
nhn thc kim soát hƠnh vi vƠ s tin cy vi ý đnh mua sm qua mng ti HƠ
Ni, Vit Nam. Nghiên cu đnh lng vi mu kho sát lƠ 182 ngi. 4 khái
nim đc đa vƠo mô hình đu có h s Cronbach’s Alpha đt yêu cu t 0.70-